آموزش یادگیری و کار با Amazon Bedrock

آموزش یادگیری و کار با Amazon Bedrock با عنوان اصلی Learning Amazon Bedrock یکی دیگر از آموزش های گروه آموزشی پرووید می باشد که در این قسمت آن را به شما معرفی می کنیم. در این دوره با مفاهیم Generative AI و سرویس Amazon Bedrock آشنا می شوید و یاد می گیرید چگونه از مدل های هوش مصنوعی مولد برای تولید محتوا و تصاویر استفاده کنید. همچنین نحوه کار با Amazon Bedrock API، پیاده سازی قابلیت های هوش مصنوعی با Python و LangChain و ساخت یک اپلیکیشن مبتنی بر معماری RAG را فرا خواهید گرفت.

Amazon Bedrock چیست و چه کاربردی دارد؟

Amazon Bedrock یک سرویس مدیریت شده در AWS است که امکان استفاده از مدل های مختلف هوش مصنوعی مولد را از طریق یک API فراهم می کند. به کمک این سرویس می توانید بدون نیاز به مدیریت زیرساخت اجرای مدل ها، قابلیت هایی مانند تولید متن، تولید تصویر و پردازش زبان طبیعی را به اپلیکیشن های خود اضافه کنید. درک مفهوم Generative AI و آشنایی با مدل های مختلف Amazon Bedrock اولین قدم برای استفاده از این سرویس در پروژه های نرم افزاری است.

در این آموزش ابتدا با مفهوم هوش مصنوعی مولد و قابلیت های Amazon Bedrock آشنا می شوید. سپس نحوه انتخاب و بررسی مدل ها را یاد می گیرید و با استفاده از Playgrounds محیطی برای آزمایش مدل های مختلف در اختیار خواهید داشت. همچنین با انجام یک تمرین عملی، فرآیند تولید تصویر با کمک مدل های هوش مصنوعی را بررسی می کنید و با نحوه اجرای این قابلیت آشنا می شوید.

راه اندازی Amazon Bedrock و تنظیمات AWS

برای استفاده از Amazon Bedrock باید ابتدا محیط کاری خود را در AWS آماده کنید. آشنایی با تنظیمات اولیه AWS و نحوه مدیریت اطلاعات دسترسی، بخش مهمی از فرآیند شروع کار با این سرویس است. در این مرحله با پیش نیازهای دوره و تنظیمات موردنیاز آشنا می شوید تا بتوانید سرویس های AWS را از طریق ابزارها و کدهای برنامه نویسی فراخوانی کنید.

همچنین یاد می گیرید چگونه AWS credentials را تنظیم کنید تا اپلیکیشن شما امکان برقراری ارتباط با سرویس های AWS را داشته باشد. این تنظیمات در پروژه های واقعی اهمیت زیادی دارند، زیرا برنامه برای ارسال درخواست به Amazon Bedrock باید به شکل صحیح احراز هویت شود. آشنایی با این مراحل، پایه لازم برای ادامه کار با APIها و توسعه اپلیکیشن های مبتنی بر هوش مصنوعی را فراهم می کند.

کار با Amazon Bedrock API و Python Boto3

برای استفاده از قابلیت های Amazon Bedrock در یک اپلیکیشن، باید بتوانید درخواست های برنامه نویسی را به سرویس ارسال کرده و پاسخ مدل ها را دریافت کنید. در این آموزش با مستندات رسمی Amazon Bedrock API آشنا می شوید و یاد می گیرید چگونه از قابلیت های این سرویس در کدهای Python استفاده کنید. همچنین با کتابخانه Boto3 و پشتیبانی آن از Amazon Bedrock کار خواهید کرد.

در ادامه نحوه فراخوانی APIهای Amazon Bedrock را بررسی می کنید و با LangChain به عنوان یکی از ابزارهای توسعه اپلیکیشن های مبتنی بر مدل های زبانی آشنا می شوید. سپس یک workflow ساده با LangChain پیاده سازی می کنید و در قالب یک تمرین عملی، قابلیت ترجمه زبان را توسعه می دهید. این بخش به شما کمک می کند ارتباط میان مدل های هوش مصنوعی، کدهای Python و منطق اپلیکیشن را بهتر درک کنید.

معماری RAG چیست و چگونه با Amazon Bedrock پیاده سازی می شود؟

یکی از موضوعات مهم در توسعه اپلیکیشن های مبتنی بر هوش مصنوعی، معماری RAG یا Retrieval-Augmented Generation است. در این معماری، مدل هوش مصنوعی علاوه بر دانش عمومی خود می تواند از اطلاعات بازیابی شده از منابع داده استفاده کند تا پاسخ های مرتبط تری تولید کند. آشنایی با RAG به توسعه دهندگان کمک می کند اپلیکیشن هایی بسازند که بتوانند بر اساس اطلاعات مشخص و منابع داده موردنظر پاسخ دهند.

در این بخش با کاربردهای Amazon Bedrock در یک سناریوی عملی آشنا می شوید و رویکرد ساخت یک اپلیکیشن مبتنی بر RAG را بررسی می کنید. سپس مراحل پیاده سازی راهکار را با کدنویسی دنبال کرده و یاد می گیرید چگونه اجزای مختلف اپلیکیشن را در کنار یکدیگر قرار دهید. در نهایت، با اجرای راهکار پیاده سازی شده، نحوه استفاده از این معماری در یک برنامه واقعی را مشاهده می کنید.

ساخت اپلیکیشن هوش مصنوعی با Amazon Bedrock و Streamlit

استفاده از مدل های هوش مصنوعی زمانی کاربردی تر می شود که بتوانیم قابلیت های آن ها را در قالب یک اپلیکیشن قابل استفاده در اختیار کاربران قرار دهیم. در این دوره با نحوه توسعه یک اپلیکیشن مبتنی بر Amazon Bedrock آشنا می شوید و مراحل تبدیل منطق پردازش هوش مصنوعی به یک برنامه کاربردی را دنبال می کنید. این فرآیند شامل پیاده سازی راهکار، اجرای آن و اضافه کردن یک رابط کاربری است.

برای تکمیل اپلیکیشن، از Streamlit استفاده می کنید تا امکان تعامل با برنامه از طریق یک رابط کاربری فراهم شود. سپس برنامه تکمیل شده را اجرا می کنید و با ساختار کلی یک اپلیکیشن مبتنی بر RAG و Amazon Bedrock آشنا خواهید شد. این تجربه به شما کمک می کند ارتباط میان APIهای هوش مصنوعی، منطق برنامه نویسی و رابط کاربری را در یک سناریوی یکپارچه بهتر درک کنید.

بهبود و توسعه اپلیکیشن های Amazon Bedrock

ساخت اولین اپلیکیشن مبتنی بر هوش مصنوعی پایان مسیر یادگیری نیست. پس از پیاده سازی و اجرای برنامه، باید با روش های بهبود آن و قابلیت هایی که می توان در مراحل بعدی اضافه کرد آشنا شوید. در این دوره موضوعاتی مانند بهبود اپلیکیشن Amazon Bedrock و ادامه مسیر یادگیری این سرویس بررسی می شوند تا بتوانید با دید روشن تری برای توسعه پروژه های بعدی خود برنامه ریزی کنید.

همچنین با نحوه پاک سازی منابع و تنظیمات ایجاد شده در Amazon Bedrock آشنا می شوید. این موضوع به مدیریت بهتر منابع AWS و جلوگیری از باقی ماندن تنظیمات و منابع غیرضروری پس از پایان تمرین ها کمک می کند. در پایان، مسیر ادامه یادگیری Amazon Bedrock را بررسی می کنید و با پایه ای مناسب برای استفاده بیشتر از قابلیت های Generative AI در پروژه های نرم افزاری خود این آموزش را به پایان می رسانید.